Un análisis del servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent.

En los últimos años, con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, la demanda de protección de la privacidad de todos los ámbitos de la vida se ha fortalecido continuamente. La Unión Europea ha presentado el proyecto de ley de protección de la privacidad más estricto, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), y China también ha declarado claramente en las leyes y reglamentos pertinentes que "los operadores de red no divulgarán, manipularán ni destruirán la información personal que recopilan". , y llevar a cabo cualquier transacción con terceros. Al comerciar, es necesario asegurarse de que el contrato propuesto estipule claramente el alcance de la transacción y la obligación de proteger la privacidad".

Esto trae un gran desafío para la aplicación de la inteligencia artificial: los datos entre las empresas y las organizaciones no pueden comunicarse entre sí, los problemas de fragmentación de datos y las islas de datos son graves, y la eficacia del modelado de IA es difícil de utilizar por completo.

¿Qué es el aprendizaje federado? Una herramienta nítida que tiene en cuenta tanto las aplicaciones de IA como la protección de la privacidad

Para resolver este problema, Google propuso por primera vez el concepto y el marco de algoritmos de "Aprendizaje federado" basado en dispositivos terminales personales en 2016.

Como tecnología de aprendizaje automático distribuido cifrado, el aprendizaje federado permite que todas las partes involucradas utilicen la información proporcionada por las otras partes sin revelar los datos subyacentes y la forma de cifrado (ofuscación) de los datos subyacentes para comprender mejor Capacitar el modelo conjunto para mejorar el efecto del modelo de IA.

Datos: Azuki #1582 se vendió a un precio de 150ETH: Jinse Finance informó que, según los datos de Etherscan, Azuki #1582 se vendió a un precio de 150ETH. [2022/10/23 16:35:54]

La fuente del nombre de aprendizaje federado no carece de origen. Es como construir un "país federal" virtual y unir "islas de datos" grandes y pequeñas. Estas "islas de datos" son uno de los "países federales". El estado no puede solo mantener un cierto grado de independencia (como secretos comerciales, privacidad del usuario), pero también compartir resultados de modelado conjunto sin compartir los datos.

Este método de aprendizaje automático en el que todos ganan ayuda a romper las islas de datos y mejorar la eficiencia de la aplicación de la IA. Tiene una perspectiva de aplicación muy amplia en los campos de supervisión del mercado, cooperación interdepartamental y protección de la privacidad de los datos.

¿Qué es el servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent? Romper los silos de datos y liberar el potencial de las aplicaciones de IA

El servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent puede liberar efectivamente la productividad de big data de todas las partes mientras protege la privacidad de todos los participantes a través de servicios de modelado conjunto iterativo rápido y de bajo costo, y es ampliamente aplicable a escenarios de aplicación de innovación empresarial.

Interlay lanza Stablecoin iBTC respaldada por Bitcoin en la cadena de bloques de Polkadot: el 15 de agosto, Interlay, una plataforma de interoperabilidad DeFi basada en Polkadot, anunció el lanzamiento de interBitcoin (iBTC), una Stablecoin respaldada por Bitcoin, respaldada por una red de bóveda hipotecaria descentralizada, puede se intercambiará por BTC 1:1 y ampliará el uso de BTC para DeFi, transferencias entre cadenas, NFT, etc. Actualmente, iBTC es compatible con Acala y Moonbeam, pero Interlay dijo que ha invertido $ 1 millón para acelerar la expansión de otras cadenas de bloques y se espera que pronto sea compatible con Ethereum, Cosmos, Solana y Avalanche. (Cryptoslate) [2022/8/16 12:27:11]

(Ventajas integrales del aprendizaje federado seguro de Tencent) 

La escala de gestión de activos del protocolo GMX de la plataforma de negociación descentralizada supera los 490 millones de dólares estadounidenses: según las noticias del 20 de abril, según las estadísticas oficiales de GMX, la escala de gestión de activos (AUM) del protocolo GMX de la plataforma de negociación descentralizada ha alcanzado los 494 millones Dólares de EE. UU. Un grupo de liquidez que contiene participación de GMX en las cadenas Arbitrum y Avalanche y GLP en Arbitrum.

Como se informó anteriormente, GMX es una plataforma de comercio al contado y perpetua descentralizada, que actualmente se lanza en Arbitrum y AVAX. El núcleo del protocolo es un grupo de activos múltiples donde los proveedores de liquidez pueden obtener ingresos a través de creadores de mercado y soporte para transacciones apalancadas. [2022/4/20 14:36:02]

No importa qué tipo de método de modelado conjunto, es la búsqueda de la reducción de costos y el aumento de la eficiencia bajo la condición de cumplir con los requisitos comerciales y de cumplimiento existentes. En comparación con el modelado conjunto tradicional, el modelado de aprendizaje federado utiliza el intercambio encriptado de resultados intermedios de aprendizaje automático para completar el modelado conjunto y tiene un mayor grado de cumplimiento de las regulaciones mientras mantiene las ganancias de efecto.

La tecnología de aprendizaje federado seguro de Tencent se divide en dos tipos: "vertical" y "horizontal":

En el nivel de aplicación del aprendizaje federado vertical, está dirigido principalmente a instituciones con datos heterogéneos, como bancos, comercio electrónico, etc., y realiza un modelado conjunto de IA al fusionar diferentes observaciones de la misma muestra por parte de múltiples instituciones. El servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent actualmente se enfoca en los problemas de aprobación de crédito de instituciones financieras como bancos, finanzas de consumo y fondos mutuos, y brinda servicios de modelado conjunto seguros, compatibles y eficientes. El siguiente paso se extenderá a los servicios de innovación empresarial en otras industrias.

Glassnode: Bitcoin Segregated Witness se está quedando atrás en la adopción de las principales plataformas: Jinse Finance informó que, según el último informe publicado por Glassnode, debido a los problemas de algunas de las principales plataformas comerciales, después de la adopción de Bitcoin Segregated Witness (SegWit), el cifrado incluidas las plataformas de negociación de divisas Binance y Gemini aún no se han comprometido a enviar bitcoins utilizando direcciones de testigo segregadas, en particular Binance. Según el informe de Glassnode, hasta finales de 2021, la tasa de adopción de testigos segregados de Binance es solo del 10 %, en comparación con el 100 % de Coinbase y FTX. De los 18 principales intercambios encuestados por Glassnode, un tercio eran verdaderos partidarios de SegWit, con una tasa de adopción de más del 90 %; otro tercio tenía una tasa de adopción de entre el 50 y el 80 %, y otro tercio de Segregated Witness aún no ha sido adoptado. [2022/2/5 9:31:56]

(Arquitectura de aprendizaje de Tencent Secure Vertical Federation)

Eric Rosengren: Un dólar digital puede ser bueno para Estados Unidos: Golden Finance informó que Eric Rosengren, expresidente del Banco de la Reserva Federal de Boston, dijo en una entrevista que le gusta mucho la idea de un dólar digital. Cree que EE. UU. se beneficiaría enormemente del uso de una herramienta de este tipo, y cree que no se interpondrá en el camino de Bitcoin hacia la grandeza. Rosengren cree que un dólar digital puede servir al país y que la Reserva Federal de Boston y el MIT han logrado “muy buenos avances en la creación de billetes de banco digitales que se pueden canjear, y una de las mejores cosas de esta herramienta es que las transacciones son muy rápidas. (livebitcoinnoticias)[2021/10/18 20:36:21]

A nivel de aplicación de aprendizaje federado horizontal, está dirigido principalmente a una gran cantidad de usuarios finales con datos isomórficos, como usuarios de aplicaciones de Internet, y realiza un modelado conjunto de IA al integrar diferentes experiencias de usuarios finales en el mismo dispositivo o aplicación. Después de ser autorizado por el usuario, durante el proceso de modelado conjunto, la privacidad personal del usuario no se libera del dispositivo terminal personal (como un teléfono móvil), lo que garantiza la seguridad de la privacidad personal. Tencent Security apoya a los usuarios masivos de Internet para que participen en modelos conjuntos que son valiosos para los usuarios. Basado en la federación horizontal de "nube de dispositivos" desarrollada por Tencent Security que se puede implementar en dispositivos móviles (como teléfonos Android, tabletas, dispositivos IoT, etc.) El marco de aprendizaje proporciona servicios de aplicación que son valiosos para los usuarios.

(Arquitectura de aprendizaje federado horizontal seguro de Tencent)

¿Cuáles son las ventajas del servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent?

Fácil acceso, modelo eficiente

Como producto de aprendizaje federado de "nivel PaaS+SaaS", el servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent tiene cuatro ventajas: alta seguridad, sólidas capacidades de análisis de big data, acceso conveniente, alta eficiencia y bajo costo:

Primero, satisfacer completamente las necesidades de las organizaciones corporativas para la protección de la privacidad y la seguridad de los datos;

En segundo lugar, ayude a los clientes a aprovechar al máximo la productividad de Big Data. Durante más de 20 años, Tencent Security ha acumulado una gran cantidad de bases de datos de productos negros y grises, formando un mapa de conocimiento de productos negros y grises que contiene decenas de miles de millones de puntos y cientos de miles de millones de lados.Los servicios de seguridad han cubierto el 99% de Internet chino usuarios, formando una ventaja única;

En tercer lugar, el acceso conveniente, centrándose en las funciones de modelado conjunto requeridas por los escenarios comerciales, apoyando la instalación y el despliegue portátiles en contenedores, livianos y fáciles de usar;

Finalmente, Tencent Secure Federated Learning tiene ventajas en comunicación y estabilidad durante el proceso de modelado conjunto. A través de la optimización de los tiempos de comunicación y la compresión de resultados intermedios, se reduce la cantidad de datos que se necesita transmitir en el proceso de modelado conjunto y se mejora la eficiencia; además, por la interrupción de la transmisión provocada por el entorno de red, la La función de copia de seguridad del punto de interrupción del modelo se crea especialmente, incluso si se interrumpe la transmisión de datos. Reinicio del punto de interrupción, no es necesario comenzar desde cero nuevamente. Además, no hay necesidad de enviar profesionales a viajar, y la capacitación del modelo se puede completar a través de una operación remota, iteración rápida y de bajo costo.

Cooperación abierta, alta sinergia

Tencent es una de las primeras empresas en China en abogar por el "aprendizaje federado". Su tecnología de aprendizaje federado ha cubierto campos de nivel PaaS y SaaS, formando una relación sinérgica y complementaria en la cadena industrial, mejorando así el valor agregado de los sistemas federados de Tencent. tecnología de aprendizaje.

(Colaboración de tecnología de aprendizaje federado de Tencent)

¿Cuáles son los escenarios aplicables del Servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent?

Control de riesgos financieros, control de riesgos de marketing y aplicaciones de terminales inteligentes

En la actualidad, el servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent es aplicable al control de riesgos financieros, control de riesgos de marketing, terminales inteligentes y otros campos.

En el campo del control de riesgos financieros, de acuerdo con las características del negocio financiero, los servicios de aplicaciones de aprendizaje federado vertical desarrollados por Tencent Security son adecuados para diferentes escenarios de control de riesgos, con las ventajas de diversidad de algoritmos, alta eficiencia de comunicación, peso ligero y fácil implementación. y alta estabilidad. Actualmente, el servicio de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent está cooperando ampliamente con instituciones financieras como bancos, finanzas de consumo y fondos mutuos para ayudar al negocio de control de riesgo crediticio de big data financiero.

(Escenario de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent en el campo del control de riesgos financieros)

En el campo del control de riesgos de marketing, Tencent Security ha desarrollado un servicio de aplicación de aprendizaje federado para escenarios de control de riesgos de marketing de boletos aéreos. Bajo la condición de que la información del usuario de la línea aérea no salga del dominio, Tencent Security puede calcular conjuntamente con la línea aérea para completar el modelado conjunto de los dos lugares después del cifrado homomórfico y crear conjuntamente un modelo de fraude de boletos en la plataforma intermedia de la plataforma de control de riesgos de marketing inteligente de boleto completo.

(Escenario de aplicación de aprendizaje federado de Tencent Security en el campo del control de riesgos de marketing)

En el campo de las terminales inteligentes, Tencent Security ha extendido con éxito el servicio de aplicación de aprendizaje federado a los dispositivos terminales masivos de Internet a través del marco de aprendizaje federado horizontal "dispositivo-nube" de desarrollo propio, formando así una terminal inteligente (como teléfonos Android, tabletas , IoT Device) es un nodo informático y un marco de aprendizaje federado distribuido a gran escala. En la actualidad, el aprendizaje federado horizontal puede respaldar la gestión detallada del negocio de álbumes de fotos personales.

(Escenario de aplicación de aprendizaje federado seguro de Tencent en el campo de terminales inteligentes)

Bajo el principio abierto de "cooperación e intercambio, ganar-ganar para todas las partes", Tencent Security continuará enfocándose en las necesidades reales de varias industrias, brindando servicios de aprendizaje federado compatibles, seguros, eficientes y convenientes, y trabajará con socios para ayudar AI y otras tecnologías digitales en mayor Puede implementarse dentro de un cierto rango, impulsando así el desarrollo de la industria digital.

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